• 1.摘要
  • 2.基本信息
  • 3.基础定义
  • 3.1.优缺点
  • 3.2.复杂度
  • 4.应用举例
  • 5.演绎过程
  • 6.参考代码

Floyd算法

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计算方法

Floyd算法(Floyd-Warshall algorithm)又称为弗洛伊德算法、插点法,是解决给定的加权图中顶点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权的最短路径问题,同时也被用于计算有向图的传递闭包。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。

基本信息

  • 中文名

    弗洛伊德算法

  • 外文名

    Floyd

  • 时间复杂度

    O(n^3)

  • 空间复杂度

    O(n^2)

  • 别称

    插点法

  • 别 名

    Roy-Warshall算法

  • 作 用

    求多源最短路径求传递闭包

基础定义

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通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。

从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)]n×n开始,递归地进行n次更新,即由矩阵D(0)=A,按一个公式,构造出矩阵D(1);又用同样地公式由D(1)构造出D(2);……;最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度,称D(n)为图的距离矩阵,同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。

采用的是松弛技术,对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。所以时间复杂度为O(n^3);

其状态转移方程如下:map[i,j]:=min{map[i,k]+map[k,j],map[i,j]}

map[i,j]表示i到j的最短距离,K是穷举,map[n,n]初值应该为0,或者按照题目意思来做。

当然,如果这条路没有通的话,还必须特殊处理,比如没有map[i,k]这条路

优缺点

Floyd算法适用于APSP(AllPairsShortestPaths),是一种动态规划算法,稠密图效果最佳,边权可正可负。此算法简单有效,由于三重循环结构紧凑,对于稠密图,效率要高于执行|V|次Dijkstra算法。

优点:容易理解,可以算出任意两个节点之间的最短距离,代码编写简单

缺点:时间复杂度比较高,不适合计算大量数据。

复杂度

时间复杂度:O(n^3);

空间复杂度:O(n^2);

应用举例

a)初始化:D[u,v]=A[u,v]

b)Fork:=1ton

Fori:=1ton